SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN PEGAWAI BERPRESTASI DI KOMISI PEMILIHAN UMUM KABUPATEN BOGOR
Jurnal Teknik Komputer
Vol 4, No. 1, Februari 2018
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN PEGAWAI
BERPRESTASI DI KOMISI PEMILIHAN UMUM
KABUPATEN BOGOR
Yesni Malau1, Ade Nurjaman2
Program Studi Manajemen Administrasi
ASM BSI JAKARTA
Email: yesni.ymu@bsi.ac.id
1
2
Program Studi Sistem Informasi
STMIK Nusa Mandiri Jakarta
Email: adezaman28@gmail.com
Abstrak – Untuk menunjang kinerja pegawai di Komisi Pemilihan Umum (KPU) Kabupaten Bogor dilakukan
pemilihan pegawai berprestasi pada setiap periode, dalam proses pemilihan pegawai yang memiliki kompetensi
sesuai dengan kriteria yang telah ditetapkan maka diperlukan metode yang dapat membantu dalam mengambil
keputusan. Sistem pendukung keputusan dengan menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW)
diharapkan dapat membantu Komisi Pemilihan Umum (KPU) dalam menentukan pegawai berprestasi, metode
ini dipilih karena mampu menyelesaikan data terbaik dengan mencari nilai bobot untuk setiap atribut, seperti
Kualitas Kerja, Integritas, Komitmen, Disiplin, Kerjasama, Kepemimpinan, Inovasi, dan Komunikasi. Dengan
dilakukannya proses perangkingan yang akan menentukan alternatif yang optimal tentunya proses ini dapat
membantu Komisi Pemilihan Umum Kabupaten Bogor dalam melakukan proses penilaian kepada pegawai
berprestasi di lingkungan Komisi Pemilihan Umum Kabupaten Bogor. Dan untuk mempermudah proses
implementasi metode Simple Additive Weighting (SAW) maka dibutuhkan implementasi sistem informasi
berbasis web yang akan mempermudah dalam proses pengolahan data yang ada sehingga hasil yang diharapkan
dapat lebih akurat, efektif dan efesien.
Kata kunci : Sistem Pendukung Keputusan, Simple Additive Weighting
K, SAW
Abstract - To support the performance of employees in the General Elections Commission (KPU) Bogor
Regency conducted election of employees achievement in each period, in the process of selecting employees
who have competence in accordance with the established criteria hence required methods that can assist in
making decisions. The decision support system using Simple Additive Weighting (SAW) method is expected to
assist the General Election Commission (KPU) in determining the achieving employee. This method is chosen
because it is able to solve the best data by finding the weight value for each attribute, such as Work Quality,
Integrity, Commitment, Discipline, Cooperation, Leadership, Innovation, and Communication. With the conduct
of the ranking process that will determine the optimal alternative of course this process can help the General
Election Commission of Bogor Regency in conducting the assessment process to the outstanding employees in
the environment of the General Election Commission of Bogor Regency. And to simplify the process of
implementation of Simple Additive Weighting (SAW) method, it is necessary to implement a web-based
information system that will simplify the existing data processing process so that the expected results can be
more accurate, effective and efficient.
Keyword : S Decision Support Systems, Simple Additive Weighting
I.
PENDAHULUAN
Komisi Pemilihan Umum (KPU) Kabupaten
Bogor adalah salah satu institusi pemerintahan
yang terletak di wilayah Bogor. Dalam menunjang
kinerja pegawai di KPU Kabupaten Bogor penting
dilakukan pemilihan pegawai yang memiliki
kompetensi di bidangnya agar pada pelaksanaan
66
kerja dapat berjalan dengan baik. Proses pemilihan
pegawai tentunya harus dilakukan dengan cara
objektif dengan melihat fakta-fakta yang ada
sehingga hasil yang didapatkan benar dan
terpercaya.
Berdasarkan
surat
nomor
:
828/SJ/VII/2016 KPU RI menginstruksikan perihal
pemberian penghargaan bagi Pegawai berprestasi
p-ISSN: 2442-2436, e-ISSN: 2550-0120
Jurnal Teknik Komputer
Vol 4, No. 1, Februari 2018
di lingkungan sekretariat KPU Provinsi dan
Sekretariat KPU Kabupaten/Kota. Menanggapi
surat tersebut KPU Kabupaten Bogor tentunya
melaksanakaan
proses
pemilihan
Pegawai
berprestasi, namun sistem yang berjalan selama ini
masih kurang efektif sehingga perlu diterapkan
metode yang jelas dalam pelaksanaannya.
Dengan demikian penelitian ini akan
membahas sistem pendukung keputusan dengan
menggunakan metode Simple Additive Weighting
(SAW). Metode ini dipilih karena mampu
menyelesaikan data terbaik karena dilakukan
dengan mencari nilai bobot untuk setiap atribut,
seperti Kualitas Kerja, Integritas, Komitmen,
Disiplin, Kerjasama, Kepemimpinan, Inovasi, dan
Komunikasi.
Dengan
dilakukannya
proses
perangkingan yang akan menentukan alternatif
yang optimal yaitu pemilihan Pegawai berprestasi.
Tentunya proses ini dapat membantu Komisi
Pemilihan Umum Kabupaten Bogor dalam
melakukan proses penilaian kepada Pegawai
berprestasi.
II.
a.
METODOLOGI PENELITIAN
Sistem
Menurut (Hartono, 2013) sistem adalah
suatu himpunan dari berbagai bagian atau elemen
yang saling berhubungan secara terorganisir
berdasar fungsi-fungsinya menjadi suatu kesatuan.
Menurut Campbel dalam (Hartono, 2013) “any
group of interreleated components or part which
function together to achieve a goal” (sehimpunan
bagian-bagian atau komponen yang saling
berkaitan dan secara bersama-sama berfungsi atau
bergerak untuk mencapai suatu tujuan).
b.
Internet
Menurut
(Sibero,
2011)
”Internet
(Interconneted Network) adalah jaringan komputer
yang menghubungkan antar jaringan secara global,
internet dapat juga disebut jaringan alam suatu
jaringan yang luas”. Seperti halnya jaringan
komputer lokal maupun jaringan komputer area,
internet juga menggunakan protokol komunikasi
yang sama yaitu TCP/IP (Tranmission Control
Protocol / Internet Protocol). Adapun beberapa
aplikasi berbasis web dan fasilitas yang tersedia di
internet meliputi:
1). Web Server
Menurut (Yeni & Anamisa, 2011) Web Server
adalah komputer yang digunakan untuk
menyimpan dokumen-dokumen web, komputer
ini akan melayani permintaan dokumen web
dari kliennya”. Web browser seperti explorer
atau navigator berkomunikasi melalui jaringan
(termasuk jaringan internet) dengan web server,
menggunakan
HTTP.
Browser
akan
mengirimkan request ke server untuk meminta
dokumen tertentu atau layanan lain yang
disediakan oleh server. Server memberikan
p-ISSN: 2442-2436, e-ISSN: 2550-0120
dokumen atau layanan jika tersedia juga dengan
menggunakan protokol HTTP.
2). Web Browser
Menurut (Yeni & Anamisa, 2011) Web Browser
adalah software yang digunakan untuk
menampilkan informasi dari server web”.
Software ini kini telah dikembangkan dengan
menggunakan user interface grafis, sehingga
pemakai dapat dengan melakukan ‘point and
click’ untuk pindah antar dokumen.
3). Personal Home Page (PHP)
Menurut (Yeni & Anamisa, 2011) PHP atau
Hypertext Preprosessor adalah skrip bersifat
server-side yang ditambahkan ke dalam
HTML”. PHP sendiri merupakan singkatan dari
Personal Home Page Tools. Skrip ini akan
membuat suatu aplikasi dapat diintegrasikan ke
dalam HTML sehingga suatu halaman web
tidak lagi bersifat statis, namun menjadi bersifat
dinamis. Sifat server side berarti pengerjaan
skrip dilakukan di server, baru kemudian
hasilnya di kirimkan ke browser.
4). MySQL
Menurut (Arief, 2011) MySQL adalah salah
satu jenis database server yang sangat terkenal
dan banyak digunakan untuk membangun
aplikasi web yang menggunakan database
sebagai sumber dan pengelolaan datanya.
5). HTML
HTML menurut (Yeni & Anamisa, 2011)
adalah file text murni yang dapat dibuat dengan
editor teks sembarang. Dokumen ini dikenal
dengan web page. File-file HTML ini berisi
instruksi-instruksi
yang
kemudian
diterjemahkan oleh browser yang ada di
komputer klien (user) sehingga isi informasinya
dapat ditampilkan secara visual dikomputer
pengguna (user).
6). XAMPP
Menurut (Arief, 2011) “XAMPP merupakan
aplikasi yang mengintegrasikan beberapa
aplikasi utama web didalamnya”. Dalam
XAMPP terdapat instalasi modul PHP, MySQL,
web server Apache. Selain XAMPP, saat ini
terdapat banyak program aplikasi sejenis yang
beredar di internet, seperti: phptriad, wamp,
mamp, apache2triad.
Metode Simple Additive weighting (SAW)
Menurut
(Nofriansyah,
2014)
menyimpulkan bahwa” Metode Simple Additive
weighting (SAW) sering juga dikenal istilah
metode penjumlah terbobot. Konsep dasar metode
SAW adalah mencari penjumlahan terbobot dari
rating kinerja pada setiap alternatif pada semua
atribut. Metode SAW membutuhkan proses
normalisasi matriks keputusan (X) ke suatu skala
yang dapat diperbandingkan dengan semua rating
alternatif yang ada”.
c.
67
Jurnal Teknik Komputer
Vol 4, No. 1, Februari 2018
Formula untuk melakukan normalisasi tersebut
adalah sebagai berikut:
1.
2.
3.
4.
5.
6.
Sumber: (Nofriansyah, 2014)
Gambar 1
Persamaan Formula Ternomalisasi
Dimana dengan rij adalah rating kinerja
ternomalisasi dari alternatif Ai pada atribut CJ : i =
1,2...,m dan j= 1,2...,n
Keterangan:
Max Xij = Nilai Terbesar dari setiap kriteria i.
Min Xij = Nilai terbesar dari setiap kriteria i.
Xij = Nilai Atribut yang dimiliki dari setiap
kriteria.
Benefit = Jika nilai terbesar adalah terbaik.
Cost
= Jika nilai terkecil adalah terbaik.
Nilai preferensi untuk setiap
diberikan sebagai berikut:
7.
Menentukan kriteria yang akan dijadikan
acuan dalam menentukan pengambilan
keputusan.
Memberikan nilai setiap alternatif pada setiap
kriteria yang sudah ditentukan.
Menentukan rating kecocokan setiap alternatif
pada setiap kriteria kemudian memodelkannya
kedalam bilangan fuzzy setelah dikonversikan
kebilangan crips.
Memberikan nilai bobot yang juga didapatkan
berdasarkan nilai crips.
Melakukan normalisasi matriks dengan cara
menghitung nilai rating kinerja ternormalisasi.
Melakukan proses perangkingan untuk setiap
alternatif dengan cara mengalikan nilai bobot
dengan nilai rating kinerja normalisasi.
Menentukan nilai prefensi untuk setiap
alternatif dengan cara menjumlahkan hasil kali
antara matriks ternormalisasi dengan nilai
bobot.
a.
Tahap Penelitian
Dalam penelitian ini diuraikan mengenai
langkah-langkah
yang
dilakukan
untuk
mendapatkan metodologi penelitian yang terarah
dan memudahkan dalam melakukan analisa
terhadap permasalahan yang ada. Berikut
merupakan bagan tahapan penelitian :
alternatif (Vi)
Sumber: (Nofriansyah, 2014)
Gambar II
Persamaan nilai preferensi untuk setiap
alternatif
Nilai preferensi untuk setiap alternatif (Vi)
diberikan rumus sebagai berikut:
Keterangan:
Vi = Rangking untuk setiap alternatif.
Wj = Nilai bobot rangking (dari setiap kriteria).
rij = Nilai rating kinerja ternormalisasi.
Menurut (Nofriansyah, 2014) Nilai Vi yang lebih
besar mengindikasikan bahwa alternatif Ai lebih
terpilih, secara singkat, algoritma dari metode ini
adalah sebagai berikut:
68
Gambar III
Langkah-Langkah Penelitian
Keterangan :
a.
Identifikasi Masalah
Tahap awal dalam penelitian ini adalah
melakukan identifikasi masalah yang akan
dijadikan sebagai pokok pembahasan yaitu
menentukan kriteria yang berdasarkan surat
p-ISSN: 2442-2436, e-ISSN: 2550-0120
Jurnal Teknik Komputer
Vol 4, No. 1, Februari 2018
b.
c.
d.
e.
f.
g.
KPU RI nomer : 828/SJ/VII/2016 perihal
pemberian penghargaan bagi Pegawai
berprestasi di lingkungan Sekretariat KPU
Provinsi
dan
Sekretariat
KPU
Kabupaten/Kota
dengan
menerapkan
perhitungan Simple Additve Weighting
(SAW).
Studi Literatur
Mempelajari dan memahami teori-teori
sistem pendukung keputusan, simple
additive weighting (SAW) dan metode
pengumpulan Data.
Pengumpulan data
Pada tahap ini peneliti menumpulkan data
dan
informasi
dengan
memberikan
kuesioner kepada responden yaitu : kasubag
umum, teknis, program, dan hukum sebagai
yang berwenang pada setiap sub bagian.
Data penelitian
Dalam penelitian yang didapat berupa
informasi
tentang
kriteria
Pegawai
berprestasi di KPU Kabupaten Bogor
sebagai berikut : Kualitas Kerja, Integritas,
Komitmen,
Disiplin,
Kerjasama,
Kepemimpinan, Inovasi, dan Komunikasi
termasuk pembobotan dari setiap kriteria.
Analisa data menggunakan metode SAW
Analisa data pemilihan Pegawai berprestasi
dalam penelitian ini menggunakan metode
SAW
yang
dilakukan
dengan
mengumpulkan data dari kuesioner yang
telah diisi oleh kepala sub bagian untuk
mendapatkan
informasi
yang
harus
disimpulkan.
Hasil analisa data menggunakan metode
SAW
Setelah tahap analisis data pemilihan
Pegawai berprestasi dengan menggunakan
metode SAW dihasilkan suatu hasil analisis
yang merupakan hasil dari suatu proses
penelitan yang dilakukan.
Kesimpulan dan saran
Tahapan ini merupakan uraian proses
penelitan dengan menyimpulkan hasil
penelitian sistem pendukung keputusan
dalam pemillihan Pegawai berprestasi di
KPU
Kabupaten
Bogor
dengan
menggunakan SAW dan memberikan saran
terhadap permasalahan yang ada.
b.
Instrumen Penelitian
Instrumen penelitian yang digunakan
peneliti adalah kuesioner yang berisikan nilai yang
diisi langsung oleh kepala sub bagian. Data dari
kuesioner tersebut sangat menentukan pemilihan
Pegawai berprestasi berdasarkan kriteria kualitas
kerja, integritas, komitmen, disiplin, kerjasama,
kepemimpinan, inovasi, dan komunikasi.
p-ISSN: 2442-2436, e-ISSN: 2550-0120
c.
Metode Pengumpulan Data, Populasi dan
Sampel Penelitian
Dalam peneltitian ini menggunakan metode
pengumpulan data sebagai berikut:
1). Data Primer
Data dikumpulkan langsung oleh peneliti dari
responden, dengan melakukan observasi langsung,
wawancara dan kuesioner
1)
Observasi
Observasi dilakukan pada 1 Maret 2017 s.d
30 April 2017 di Kantor KPU Kabupaten
Bogor.
2)
Wawancara
Melakukan tanya jawab dengan kepada
kepala sub bagian (umum, program, teknis,
dan hukum) untuk mendapatkan informasi
lengkap tentang data Pegawai dilingkungan
KPU Kabupaten Bogor.
3)
Kuesioner
Memberikan kuesioner kepada kepala sub
bagian dengan skala pengukuran yang
digunakan adalah ratting scale. Setiap
instrumen berupa jawaban sangat baik, baik,
cukup baik, dan kurang baik.
2). Data Sekunder
Penulis menggumpulkan data dan informasi
melalui studi pustaka yang bersifat sekunder yaitu
data-data yang diperoleh melalui buku-buku
referensi, dokumentasi, literatur, buku, jurnal, dan
informasi lainnya yang ada hubungannya dengan
penelitian pemilihan Pegawai berprestasi dengan
SAW.
d.
Populasi dan Sampel Penelitian
Populasi yang di tetapkan oleh peneliti
sebagai sampel dalam penelitian ini untuk
menentukan Pegawai berprestasi adalah kepala sub
bagian Pegawai yang bekerja di KPU Kabupaten
Bogor.
III.
a.
HASIL DAN PEMBAHASAN
Kriteria Penilaian
Berdasarkan Surat Komisi Pemilihan Umum
Republik Indonesia Nomor : 828/SJ/VII/2016,
Kriteria yang menjadi prioritas utama pemilihaan
Pegawai berprestasi diantaranya adalah Kualitas
Kerja, Integritas, Komitmen, Disiplin, Kerjasama,
Kepemimpinan, Inovasi, dan Komunikasi.
Tabel III.1. Kriteria Kualitas Kerja
Kualitas
Bobot
Variabel
Kerja (C1)
Kriteria
1
Kurang Baik 0,25
2
Cukup Baik
0,5
69
Jurnal Teknik Komputer
Vol 4, No. 1, Februari 2018
3
4
Baik
Sangat Baik
0,75
1
3
Baik
4
Sangat Baik
Sumber : Data olahan (2017)
0,75
1
Sumber : Data olahan (2017)
Tabel III.2. Kriteria Integritas
Integritas
Bobot
Variabel
(C2)
Kriteria
1
Kurang Baik
0,25
2
Cukup Baik
0,5
3
Baik
0,75
4
Sangat Baik
1
Sumber : Data olahan (2017)
Tabel III.3. Kriteria Komitmen
Komitmen
Bobot
Variabel
(C3)
Kriteria
1
Kurang Baik
0,25
2
Cukup Baik
0,5
3
Baik
0,75
4
Sangat Baik
1
Sumber : Data olahan (2017)
Tabel III.4. Kriteria Disiplin
Disiplin
Bobot
Variabel
(C4)
Kriteria
1
Kurang Baik
0,25
2
Cukup Baik
0,5
3
Baik
0,75
4
Sangat Baik
1
Sumber : Data olahan (2017)
Tabel III.5. Kriteria Kerjasama
Kerjasama
Bobot
Variabel
(C5)
Kriteria
1
Kurang Baik
0,25
2
Cukup Baik
0,5
3
Baik
0,75
4
Sangat Baik
1
Sumber : Data olahan (2017)
Tabel III.6. Kriteria Kepemimpinan
Kepemimpinan
Bobot
Variabel
(C6)
Kriteria
1
Kurang Baik
0,25
2
Cukup Baik
0,5
3
Baik
0,75
4
Sangat Baik
1
Sumber : Data olahan (2017)
Tabel III.8. Kriteria Komunikasi
Komunikasi
Bobot
Variabel
(C8)
Kriteria
1
Kurang Baik
0,25
2
Cukup Baik
0,5
3
Baik
0,75
4
Sangat Baik
1
Sumber : Data olahan (2017)
b.
Rating Kecocokan
1). Data Matrix X
Tabel dibawah ini merupakan rating kecocokan
dimana nilai dari masing-masing kriteria didapat
dari kuesioner berdasarkan nilai bobot yang telah
ditentukan.
Tabel III.9. Rating Kecocokan
Data
Alternatif
C1
C2
C3
C4
C5
C6
C7
C8
Pegawai I 0,75 0,75 0,75 0,75
Pegawai 2 0,75 0,75 0,5 0,5
Pegawai 3 0,75 0,75 0,75 0,75
Pegawai 4 0,75 0,75 0,75 0,75
1 0,75 0,5
Pegawai 5 0,75
1 0,75 0,75
Pegawai 6 0,75
1 0,75 0,75
1
Pegawai 7
Pegawai 8 0,75 0,75 0,75 0,5
Pegawai 9 0,75 0,75 0,75 0,5
Pegawai I0 0,5 0,75 0,75 0,5
Pegawai I1 0,75 0,75 0,75 0,75
Pegawai I2 0,75 0,75 0,75 1
Sumber : Data olahan (2017)
0,75
0,75
0,75
0,75
0,5
1
0,75
0,75
1
0,75
0,5
0,75
0,75
0,75
0,75
0,75
0,5
0,75
1
0,75
0,75
0,75
0,5
0,5
0,75
0,75
1
0,75
1
0,75
0,75
0,75
0,75
0,75
0,5
0,75
0,75
0,75
0,75
0,75
0,75
1
0,75
0,75
1
0,75
0,75
0,5
Dari hasil perhitungan matrik X, selanjutnya
dilakukan proses normalisasi matrik keputusan
sebagai berikut :
Tabel III.10. Matrik X
Tabel III.7. Kriteria Inovasi
Inovasi
Bobot
Variabel
(C7)
Kriteria
1
Kurang Baik
0,25
2
Cukup Baik
0,5
70
p-ISSN: 2442-2436, e-ISSN: 2550-0120
Jurnal Teknik Komputer
Vol 4, No. 1, Februari 2018
= 1,4925
Sumber : Data olahan (2017)
V2 = (0,15 x 0,75) + (0,20 x 0,75) + (0,10 x 0,666)
+ (0,18 x 0,5) + (0,14 x 0,75) + (0,12 x 0,75)
+ (0,7x0,75) + (0,4 x 0,75)
= 0,1125 + 0,15 + 0,0666 + 0,09 + 0,105 +
0,09 + 0,525 +0,3
= 1,4391
c.
Matrix Ternormalisasi R
Menentukan matrix R dengan rumus sebagai
berikut :
Xij
Rij =
V3 = (0,15 x 0,75) + (0,20 x 0,75) + (0,10 x 1 )
+ (0,18 x 0,75) + (0,14 x 0,75) + (0,12
x 0,75) + (0,7 x 1) + (0,4 x 0,75)
= 0,1125 + 0,15 + 0,1 + 0,135 + 0,105 +
0,09 + 0,07 +0,3
= 1,6925
Max xij
Sumber : (Nofriansyah, 2014)
Dari perhitungan diatas diperoleh matrix R sebagai
berikut :
Tabel III.11. Ternormalisasi R
V4 = (0,15 x 0,75) + (0,20 x 0,75) + (0,10 x 1)
+ (0,18 x 0,75) + (0,14 x 0,75) + (0,12
x 0,75) + (0,7 x 0,75) + (0,4 x 0,75)
= 0,1125 + 0,15 + 0,1 + 0,135 + 0,105 +
0,09 + 0,525 +0,3
= 1,5175
V5 = (0,15 x 0,75) + (0,20 x 1) + (0,10 x 1) +
(0,18 x 0,5) + (0,14 x 0,5) + (0,12 x
0,5) + (0,7 x 1 ) + (0,4 x0,75)
= 0,1125 + 0,2 + 0,1 + 0,09 + 0,07 + 0,06
+ 0,7 +0,3
= 1,6325
V6 = (0,15 x 0,75) + (0,20 x 1) + (0,10 x 1) +
(0,18 x 0,75) + (0,14 x 1 ) + (0,12 x
0,75) + (0,7 x 0,75 ) +(0,4 x 1)
= 0,1125 + 0,2 + 0,1 + 0,135 + 0,14 + 0,09
+ 0,525 +0,4
= 1,7025
Hasil dari normalisasi diatas selanjutnya dikalikan
dengan bobot kriteria sesuai
d.
Menentukan Hasil Nilai
Untuk mencari hasil nilai dari masingmasing guru menggunakan rumus sebagai berikut :
Sumber : (Nofriansyah, 2014)
Menentukan nilai V1 sampai dengan V8 adalah
sebagai berikut :
V1 = (0,15 x 0,75) + (0,20 x 0,75) + (0,10 x 0,75)
+ (0,18 x 0,75) + (0,14 x 0,75) + (0,12 x 0,75)
+ (0,7 x 0,75 )+ (0,4 x 0,75)
= 0,1125 + 0,15 + 0,075 + 0,135 + 0,105 +
0,09 + 0,525 +0,3
p-ISSN: 2442-2436, e-ISSN: 2550-0120
V7 = (0,15 x 1) + (0,20 x 0,75) + (0,10 x 1) +
(0,18 x 1) + (0,14 x 0,75) + (0,12 x 1 )
+ (0,7 x 0,75 ) + (0,4 x0,75)
= 0,15 + 0,15 + 0,1 + 0,18 + 0,105 + 0,12 +
0,525 +0,3
= 1,63
V8 = (0,15 x 0,75) + (0,20 x 0,75) + (0,10 x 1)
+ (0,18 x 0,5) + (0,14 x 0,75) + (0,12 x
0,75) + (0,7 x 0,75) + (0,4 x 0,75)
= 0,1125 + 0,15 + 0,1 + 0,09 + 0,105 +
0,09 + 0,525 +0,3
= 1,4725
V9 = (0,15 x 0,75) + (0,20 x 0,75) + (0,10 x 1)
+ (0,18 x 0,5) + (0,14 x 1) + (0,12 x
0,75) + (0,7 x 0,75) + (0,4 x 1)
= 0,1125 + 0,15 + 0,1 + 0,09 + 0,14 + 0,09
+ 0,525 +0,4
= 1,6075
71
Jurnal Teknik Komputer
Vol 4, No. 1, Februari 2018
V10 = (0,15 x 0,75) + (0,20 x 0,75) + (0,10 x
1 )+ (0,18 x 0,5) + (0,14 x 0,75) +
(0,12 x 0,75) + (0,7 x 0,75) +(0,4 x
0,75 )
= 0,1125 + 0,15 + 0,1 + 0,09 + 0,105 +
0,09 + 0,525 +0,3
= 1,4725
User
User
Password
Nama User
Jabatan User
Golongan User
V11 = (0,15 x 0,75) + (0,20 x 0,75) + (0,10 x
1) + (0,18 x 0,75) + (0,14 x 0,5) +
(0,12 x 0,5) + (0,7 x 0,5) + (0,4 x 0,75)
= 0,1125 + 0,15 + 0,1 + 0,09 + 0,07 +
0,06 + 0,35 +0,3
= 1,2775
Pegawai
NIP
Nama
Tempat Lahir
Tanggal Lahir
Jabatan
Golongan
Pendidikan
Masa Kerja
Alamat
No.Telp
V12 = (0,15 x 0,75) + (0,20 x 0,75) + (0,10 x
1) + (0,18 x 1) + (0,14 x 0,75) + (0,12
x 0,5) + (0,7 x 0,75) + (0,4 x 0,5 )
= 0,1125 + 0,15 + 0,1 + 0,08 + 0,105 +
0,06 + 0,525 +0,2
= 1,4325
Setelah dilakukan perhitungan pada data, maka
didapatkan hasil seperti pada tabel dibawah
ini. Hasil penelitian dengan metode SAW
(Simple Additive Weighting) dapat disimpulkan
bahwa Pegawai 6 berhak menjadi pegawai
berprestasi di KPU Kabupaten Bogor dengan
hasil nilai 1,7025. Dari hasil perhitungan diatas
maka dapat dibuat tabel nilai sebagai berikut :
Penilaian
IDPenilaian
NIP
User
Kualitas Kerja
Integritas
Komitmen
Disiplin
Kerjasama
Kepemimpinan
Inovasi
Komunikasi.
Gambar IV
Desain Database
2).
Desain Interface
Tabel III.12. Hasil Penentuan rangking
No
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
e.
1).
72
Altenatif
Pegawai 6
Pegawai 3
Pegawai 5
Pegawai 7
Pegawai 9
Pegawai 4
Pegawai 1
Pegawai 8
Pegawai 10
Pegawai 2
Pegawai 12
Pegawai 11
Nilai
1,7025
1,6925
1,6325
1,63
1,6075
1,5175
1,4925
1,4725
1,4725
1,4391
1,4325
1,2775
Gambar V
Desain Interface User Login
Rancangan Sistem Informasi
Desain database
Berikut ini adalah desain database untuk
memabangun sistem informasi sistem
pendukung keputusan pemilihan Pegawai
berprestasi di Komisi Pemilihan Umum
Kabupaten Bogor
p-ISSN: 2442-2436, e-ISSN: 2550-0120
Jurnal Teknik Komputer
Vol 4, No. 1, Februari 2018
IV.
KESIMPULAN
Berdasarkan penelitian sistem pendukung
keputusan pemilihan Pegawai berprestasi dengan
metode Simple Additive Weighting (SAW), maka
penulis dapat menarik kesimpulan bahwa :
1. Sistem Pendukung Keputusan ini dibangun
utuk membantu dalam pemilihan Pegawai
berprestasi di Komsi Pemilihan Umum
Kabupaten Bogor dengan menggunakan
metode yaitu metode Simple Additive
Weighting (SAW) yang dapat mempercepat
proses menentukan pemilihan Pegawai
berprestasi dengan perhitungan yang akurat
2. Hasil penelitian dari metode Simple Additive
Weighting (SAW) yang telah diperhitungkan
dapat disimpulkan bahwa karyawan terbaik
diberikan kepada pegawai dengan hasil nilai
1,7025.
REFERENSI
Gambar VI
Desain Interface Transaksi
Arief, M. (2011). Pemrograman Web Dinamis
menggunakan PHP dan MySQL.
Yogyakarta: Andi Publisher.
Hartono, B. (2013). Sistem Informasi Manajement
Berbasis Komputer. Jakarta: Rineka Cipta.
Nofriansyah, D. (2014). Konsep Data Mining VS
Sistem Pendukung Keputusan.
Yogyakarta: Deepublish .
Sibero, A. (2011). Kitab Suci Web Programming.
Yogyakarta: Mediakom.
Gambar VII
Desain Interface Laporan
PROFIL PENULIS
Yesni Malau. Tahun 2007 Lulus dari Program
Strata Satu (S1) Program Studi Sistem Informasi
STMIK Nusa Mandiri. Tahun 2010, Lulus dari
Program Strata Dua (S2) Program Studi Ilmu
p-ISSN: 2442-2436, e-ISSN: 2550-0120
Yeni , K., & Anamisa, D. R. (2011). Pemrograman
Basis Data Berbasis Web Menggunakan
PHP & MySQL. Yogyakarta: Graha Ilmu.
Komputer Pasca Sarjana STMIK Nusa Mandiri.
Memiliki Jabatan Fungsional Akademik Asisten
Ahli ASM BSI Jakarta, Saat ini aktif menulis di
berberapa jurnal dan seminar serta bekerja sebagai
Dosen di Akademi Sekretari dan Manajemen Bina
Sarana Informatika di Jakarta.
73
Vol 4, No. 1, Februari 2018
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN PEGAWAI
BERPRESTASI DI KOMISI PEMILIHAN UMUM
KABUPATEN BOGOR
Yesni Malau1, Ade Nurjaman2
Program Studi Manajemen Administrasi
ASM BSI JAKARTA
Email: yesni.ymu@bsi.ac.id
1
2
Program Studi Sistem Informasi
STMIK Nusa Mandiri Jakarta
Email: adezaman28@gmail.com
Abstrak – Untuk menunjang kinerja pegawai di Komisi Pemilihan Umum (KPU) Kabupaten Bogor dilakukan
pemilihan pegawai berprestasi pada setiap periode, dalam proses pemilihan pegawai yang memiliki kompetensi
sesuai dengan kriteria yang telah ditetapkan maka diperlukan metode yang dapat membantu dalam mengambil
keputusan. Sistem pendukung keputusan dengan menggunakan metode Simple Additive Weighting (SAW)
diharapkan dapat membantu Komisi Pemilihan Umum (KPU) dalam menentukan pegawai berprestasi, metode
ini dipilih karena mampu menyelesaikan data terbaik dengan mencari nilai bobot untuk setiap atribut, seperti
Kualitas Kerja, Integritas, Komitmen, Disiplin, Kerjasama, Kepemimpinan, Inovasi, dan Komunikasi. Dengan
dilakukannya proses perangkingan yang akan menentukan alternatif yang optimal tentunya proses ini dapat
membantu Komisi Pemilihan Umum Kabupaten Bogor dalam melakukan proses penilaian kepada pegawai
berprestasi di lingkungan Komisi Pemilihan Umum Kabupaten Bogor. Dan untuk mempermudah proses
implementasi metode Simple Additive Weighting (SAW) maka dibutuhkan implementasi sistem informasi
berbasis web yang akan mempermudah dalam proses pengolahan data yang ada sehingga hasil yang diharapkan
dapat lebih akurat, efektif dan efesien.
Kata kunci : Sistem Pendukung Keputusan, Simple Additive Weighting
K, SAW
Abstract - To support the performance of employees in the General Elections Commission (KPU) Bogor
Regency conducted election of employees achievement in each period, in the process of selecting employees
who have competence in accordance with the established criteria hence required methods that can assist in
making decisions. The decision support system using Simple Additive Weighting (SAW) method is expected to
assist the General Election Commission (KPU) in determining the achieving employee. This method is chosen
because it is able to solve the best data by finding the weight value for each attribute, such as Work Quality,
Integrity, Commitment, Discipline, Cooperation, Leadership, Innovation, and Communication. With the conduct
of the ranking process that will determine the optimal alternative of course this process can help the General
Election Commission of Bogor Regency in conducting the assessment process to the outstanding employees in
the environment of the General Election Commission of Bogor Regency. And to simplify the process of
implementation of Simple Additive Weighting (SAW) method, it is necessary to implement a web-based
information system that will simplify the existing data processing process so that the expected results can be
more accurate, effective and efficient.
Keyword : S Decision Support Systems, Simple Additive Weighting
I.
PENDAHULUAN
Komisi Pemilihan Umum (KPU) Kabupaten
Bogor adalah salah satu institusi pemerintahan
yang terletak di wilayah Bogor. Dalam menunjang
kinerja pegawai di KPU Kabupaten Bogor penting
dilakukan pemilihan pegawai yang memiliki
kompetensi di bidangnya agar pada pelaksanaan
66
kerja dapat berjalan dengan baik. Proses pemilihan
pegawai tentunya harus dilakukan dengan cara
objektif dengan melihat fakta-fakta yang ada
sehingga hasil yang didapatkan benar dan
terpercaya.
Berdasarkan
surat
nomor
:
828/SJ/VII/2016 KPU RI menginstruksikan perihal
pemberian penghargaan bagi Pegawai berprestasi
p-ISSN: 2442-2436, e-ISSN: 2550-0120
Jurnal Teknik Komputer
Vol 4, No. 1, Februari 2018
di lingkungan sekretariat KPU Provinsi dan
Sekretariat KPU Kabupaten/Kota. Menanggapi
surat tersebut KPU Kabupaten Bogor tentunya
melaksanakaan
proses
pemilihan
Pegawai
berprestasi, namun sistem yang berjalan selama ini
masih kurang efektif sehingga perlu diterapkan
metode yang jelas dalam pelaksanaannya.
Dengan demikian penelitian ini akan
membahas sistem pendukung keputusan dengan
menggunakan metode Simple Additive Weighting
(SAW). Metode ini dipilih karena mampu
menyelesaikan data terbaik karena dilakukan
dengan mencari nilai bobot untuk setiap atribut,
seperti Kualitas Kerja, Integritas, Komitmen,
Disiplin, Kerjasama, Kepemimpinan, Inovasi, dan
Komunikasi.
Dengan
dilakukannya
proses
perangkingan yang akan menentukan alternatif
yang optimal yaitu pemilihan Pegawai berprestasi.
Tentunya proses ini dapat membantu Komisi
Pemilihan Umum Kabupaten Bogor dalam
melakukan proses penilaian kepada Pegawai
berprestasi.
II.
a.
METODOLOGI PENELITIAN
Sistem
Menurut (Hartono, 2013) sistem adalah
suatu himpunan dari berbagai bagian atau elemen
yang saling berhubungan secara terorganisir
berdasar fungsi-fungsinya menjadi suatu kesatuan.
Menurut Campbel dalam (Hartono, 2013) “any
group of interreleated components or part which
function together to achieve a goal” (sehimpunan
bagian-bagian atau komponen yang saling
berkaitan dan secara bersama-sama berfungsi atau
bergerak untuk mencapai suatu tujuan).
b.
Internet
Menurut
(Sibero,
2011)
”Internet
(Interconneted Network) adalah jaringan komputer
yang menghubungkan antar jaringan secara global,
internet dapat juga disebut jaringan alam suatu
jaringan yang luas”. Seperti halnya jaringan
komputer lokal maupun jaringan komputer area,
internet juga menggunakan protokol komunikasi
yang sama yaitu TCP/IP (Tranmission Control
Protocol / Internet Protocol). Adapun beberapa
aplikasi berbasis web dan fasilitas yang tersedia di
internet meliputi:
1). Web Server
Menurut (Yeni & Anamisa, 2011) Web Server
adalah komputer yang digunakan untuk
menyimpan dokumen-dokumen web, komputer
ini akan melayani permintaan dokumen web
dari kliennya”. Web browser seperti explorer
atau navigator berkomunikasi melalui jaringan
(termasuk jaringan internet) dengan web server,
menggunakan
HTTP.
Browser
akan
mengirimkan request ke server untuk meminta
dokumen tertentu atau layanan lain yang
disediakan oleh server. Server memberikan
p-ISSN: 2442-2436, e-ISSN: 2550-0120
dokumen atau layanan jika tersedia juga dengan
menggunakan protokol HTTP.
2). Web Browser
Menurut (Yeni & Anamisa, 2011) Web Browser
adalah software yang digunakan untuk
menampilkan informasi dari server web”.
Software ini kini telah dikembangkan dengan
menggunakan user interface grafis, sehingga
pemakai dapat dengan melakukan ‘point and
click’ untuk pindah antar dokumen.
3). Personal Home Page (PHP)
Menurut (Yeni & Anamisa, 2011) PHP atau
Hypertext Preprosessor adalah skrip bersifat
server-side yang ditambahkan ke dalam
HTML”. PHP sendiri merupakan singkatan dari
Personal Home Page Tools. Skrip ini akan
membuat suatu aplikasi dapat diintegrasikan ke
dalam HTML sehingga suatu halaman web
tidak lagi bersifat statis, namun menjadi bersifat
dinamis. Sifat server side berarti pengerjaan
skrip dilakukan di server, baru kemudian
hasilnya di kirimkan ke browser.
4). MySQL
Menurut (Arief, 2011) MySQL adalah salah
satu jenis database server yang sangat terkenal
dan banyak digunakan untuk membangun
aplikasi web yang menggunakan database
sebagai sumber dan pengelolaan datanya.
5). HTML
HTML menurut (Yeni & Anamisa, 2011)
adalah file text murni yang dapat dibuat dengan
editor teks sembarang. Dokumen ini dikenal
dengan web page. File-file HTML ini berisi
instruksi-instruksi
yang
kemudian
diterjemahkan oleh browser yang ada di
komputer klien (user) sehingga isi informasinya
dapat ditampilkan secara visual dikomputer
pengguna (user).
6). XAMPP
Menurut (Arief, 2011) “XAMPP merupakan
aplikasi yang mengintegrasikan beberapa
aplikasi utama web didalamnya”. Dalam
XAMPP terdapat instalasi modul PHP, MySQL,
web server Apache. Selain XAMPP, saat ini
terdapat banyak program aplikasi sejenis yang
beredar di internet, seperti: phptriad, wamp,
mamp, apache2triad.
Metode Simple Additive weighting (SAW)
Menurut
(Nofriansyah,
2014)
menyimpulkan bahwa” Metode Simple Additive
weighting (SAW) sering juga dikenal istilah
metode penjumlah terbobot. Konsep dasar metode
SAW adalah mencari penjumlahan terbobot dari
rating kinerja pada setiap alternatif pada semua
atribut. Metode SAW membutuhkan proses
normalisasi matriks keputusan (X) ke suatu skala
yang dapat diperbandingkan dengan semua rating
alternatif yang ada”.
c.
67
Jurnal Teknik Komputer
Vol 4, No. 1, Februari 2018
Formula untuk melakukan normalisasi tersebut
adalah sebagai berikut:
1.
2.
3.
4.
5.
6.
Sumber: (Nofriansyah, 2014)
Gambar 1
Persamaan Formula Ternomalisasi
Dimana dengan rij adalah rating kinerja
ternomalisasi dari alternatif Ai pada atribut CJ : i =
1,2...,m dan j= 1,2...,n
Keterangan:
Max Xij = Nilai Terbesar dari setiap kriteria i.
Min Xij = Nilai terbesar dari setiap kriteria i.
Xij = Nilai Atribut yang dimiliki dari setiap
kriteria.
Benefit = Jika nilai terbesar adalah terbaik.
Cost
= Jika nilai terkecil adalah terbaik.
Nilai preferensi untuk setiap
diberikan sebagai berikut:
7.
Menentukan kriteria yang akan dijadikan
acuan dalam menentukan pengambilan
keputusan.
Memberikan nilai setiap alternatif pada setiap
kriteria yang sudah ditentukan.
Menentukan rating kecocokan setiap alternatif
pada setiap kriteria kemudian memodelkannya
kedalam bilangan fuzzy setelah dikonversikan
kebilangan crips.
Memberikan nilai bobot yang juga didapatkan
berdasarkan nilai crips.
Melakukan normalisasi matriks dengan cara
menghitung nilai rating kinerja ternormalisasi.
Melakukan proses perangkingan untuk setiap
alternatif dengan cara mengalikan nilai bobot
dengan nilai rating kinerja normalisasi.
Menentukan nilai prefensi untuk setiap
alternatif dengan cara menjumlahkan hasil kali
antara matriks ternormalisasi dengan nilai
bobot.
a.
Tahap Penelitian
Dalam penelitian ini diuraikan mengenai
langkah-langkah
yang
dilakukan
untuk
mendapatkan metodologi penelitian yang terarah
dan memudahkan dalam melakukan analisa
terhadap permasalahan yang ada. Berikut
merupakan bagan tahapan penelitian :
alternatif (Vi)
Sumber: (Nofriansyah, 2014)
Gambar II
Persamaan nilai preferensi untuk setiap
alternatif
Nilai preferensi untuk setiap alternatif (Vi)
diberikan rumus sebagai berikut:
Keterangan:
Vi = Rangking untuk setiap alternatif.
Wj = Nilai bobot rangking (dari setiap kriteria).
rij = Nilai rating kinerja ternormalisasi.
Menurut (Nofriansyah, 2014) Nilai Vi yang lebih
besar mengindikasikan bahwa alternatif Ai lebih
terpilih, secara singkat, algoritma dari metode ini
adalah sebagai berikut:
68
Gambar III
Langkah-Langkah Penelitian
Keterangan :
a.
Identifikasi Masalah
Tahap awal dalam penelitian ini adalah
melakukan identifikasi masalah yang akan
dijadikan sebagai pokok pembahasan yaitu
menentukan kriteria yang berdasarkan surat
p-ISSN: 2442-2436, e-ISSN: 2550-0120
Jurnal Teknik Komputer
Vol 4, No. 1, Februari 2018
b.
c.
d.
e.
f.
g.
KPU RI nomer : 828/SJ/VII/2016 perihal
pemberian penghargaan bagi Pegawai
berprestasi di lingkungan Sekretariat KPU
Provinsi
dan
Sekretariat
KPU
Kabupaten/Kota
dengan
menerapkan
perhitungan Simple Additve Weighting
(SAW).
Studi Literatur
Mempelajari dan memahami teori-teori
sistem pendukung keputusan, simple
additive weighting (SAW) dan metode
pengumpulan Data.
Pengumpulan data
Pada tahap ini peneliti menumpulkan data
dan
informasi
dengan
memberikan
kuesioner kepada responden yaitu : kasubag
umum, teknis, program, dan hukum sebagai
yang berwenang pada setiap sub bagian.
Data penelitian
Dalam penelitian yang didapat berupa
informasi
tentang
kriteria
Pegawai
berprestasi di KPU Kabupaten Bogor
sebagai berikut : Kualitas Kerja, Integritas,
Komitmen,
Disiplin,
Kerjasama,
Kepemimpinan, Inovasi, dan Komunikasi
termasuk pembobotan dari setiap kriteria.
Analisa data menggunakan metode SAW
Analisa data pemilihan Pegawai berprestasi
dalam penelitian ini menggunakan metode
SAW
yang
dilakukan
dengan
mengumpulkan data dari kuesioner yang
telah diisi oleh kepala sub bagian untuk
mendapatkan
informasi
yang
harus
disimpulkan.
Hasil analisa data menggunakan metode
SAW
Setelah tahap analisis data pemilihan
Pegawai berprestasi dengan menggunakan
metode SAW dihasilkan suatu hasil analisis
yang merupakan hasil dari suatu proses
penelitan yang dilakukan.
Kesimpulan dan saran
Tahapan ini merupakan uraian proses
penelitan dengan menyimpulkan hasil
penelitian sistem pendukung keputusan
dalam pemillihan Pegawai berprestasi di
KPU
Kabupaten
Bogor
dengan
menggunakan SAW dan memberikan saran
terhadap permasalahan yang ada.
b.
Instrumen Penelitian
Instrumen penelitian yang digunakan
peneliti adalah kuesioner yang berisikan nilai yang
diisi langsung oleh kepala sub bagian. Data dari
kuesioner tersebut sangat menentukan pemilihan
Pegawai berprestasi berdasarkan kriteria kualitas
kerja, integritas, komitmen, disiplin, kerjasama,
kepemimpinan, inovasi, dan komunikasi.
p-ISSN: 2442-2436, e-ISSN: 2550-0120
c.
Metode Pengumpulan Data, Populasi dan
Sampel Penelitian
Dalam peneltitian ini menggunakan metode
pengumpulan data sebagai berikut:
1). Data Primer
Data dikumpulkan langsung oleh peneliti dari
responden, dengan melakukan observasi langsung,
wawancara dan kuesioner
1)
Observasi
Observasi dilakukan pada 1 Maret 2017 s.d
30 April 2017 di Kantor KPU Kabupaten
Bogor.
2)
Wawancara
Melakukan tanya jawab dengan kepada
kepala sub bagian (umum, program, teknis,
dan hukum) untuk mendapatkan informasi
lengkap tentang data Pegawai dilingkungan
KPU Kabupaten Bogor.
3)
Kuesioner
Memberikan kuesioner kepada kepala sub
bagian dengan skala pengukuran yang
digunakan adalah ratting scale. Setiap
instrumen berupa jawaban sangat baik, baik,
cukup baik, dan kurang baik.
2). Data Sekunder
Penulis menggumpulkan data dan informasi
melalui studi pustaka yang bersifat sekunder yaitu
data-data yang diperoleh melalui buku-buku
referensi, dokumentasi, literatur, buku, jurnal, dan
informasi lainnya yang ada hubungannya dengan
penelitian pemilihan Pegawai berprestasi dengan
SAW.
d.
Populasi dan Sampel Penelitian
Populasi yang di tetapkan oleh peneliti
sebagai sampel dalam penelitian ini untuk
menentukan Pegawai berprestasi adalah kepala sub
bagian Pegawai yang bekerja di KPU Kabupaten
Bogor.
III.
a.
HASIL DAN PEMBAHASAN
Kriteria Penilaian
Berdasarkan Surat Komisi Pemilihan Umum
Republik Indonesia Nomor : 828/SJ/VII/2016,
Kriteria yang menjadi prioritas utama pemilihaan
Pegawai berprestasi diantaranya adalah Kualitas
Kerja, Integritas, Komitmen, Disiplin, Kerjasama,
Kepemimpinan, Inovasi, dan Komunikasi.
Tabel III.1. Kriteria Kualitas Kerja
Kualitas
Bobot
Variabel
Kerja (C1)
Kriteria
1
Kurang Baik 0,25
2
Cukup Baik
0,5
69
Jurnal Teknik Komputer
Vol 4, No. 1, Februari 2018
3
4
Baik
Sangat Baik
0,75
1
3
Baik
4
Sangat Baik
Sumber : Data olahan (2017)
0,75
1
Sumber : Data olahan (2017)
Tabel III.2. Kriteria Integritas
Integritas
Bobot
Variabel
(C2)
Kriteria
1
Kurang Baik
0,25
2
Cukup Baik
0,5
3
Baik
0,75
4
Sangat Baik
1
Sumber : Data olahan (2017)
Tabel III.3. Kriteria Komitmen
Komitmen
Bobot
Variabel
(C3)
Kriteria
1
Kurang Baik
0,25
2
Cukup Baik
0,5
3
Baik
0,75
4
Sangat Baik
1
Sumber : Data olahan (2017)
Tabel III.4. Kriteria Disiplin
Disiplin
Bobot
Variabel
(C4)
Kriteria
1
Kurang Baik
0,25
2
Cukup Baik
0,5
3
Baik
0,75
4
Sangat Baik
1
Sumber : Data olahan (2017)
Tabel III.5. Kriteria Kerjasama
Kerjasama
Bobot
Variabel
(C5)
Kriteria
1
Kurang Baik
0,25
2
Cukup Baik
0,5
3
Baik
0,75
4
Sangat Baik
1
Sumber : Data olahan (2017)
Tabel III.6. Kriteria Kepemimpinan
Kepemimpinan
Bobot
Variabel
(C6)
Kriteria
1
Kurang Baik
0,25
2
Cukup Baik
0,5
3
Baik
0,75
4
Sangat Baik
1
Sumber : Data olahan (2017)
Tabel III.8. Kriteria Komunikasi
Komunikasi
Bobot
Variabel
(C8)
Kriteria
1
Kurang Baik
0,25
2
Cukup Baik
0,5
3
Baik
0,75
4
Sangat Baik
1
Sumber : Data olahan (2017)
b.
Rating Kecocokan
1). Data Matrix X
Tabel dibawah ini merupakan rating kecocokan
dimana nilai dari masing-masing kriteria didapat
dari kuesioner berdasarkan nilai bobot yang telah
ditentukan.
Tabel III.9. Rating Kecocokan
Data
Alternatif
C1
C2
C3
C4
C5
C6
C7
C8
Pegawai I 0,75 0,75 0,75 0,75
Pegawai 2 0,75 0,75 0,5 0,5
Pegawai 3 0,75 0,75 0,75 0,75
Pegawai 4 0,75 0,75 0,75 0,75
1 0,75 0,5
Pegawai 5 0,75
1 0,75 0,75
Pegawai 6 0,75
1 0,75 0,75
1
Pegawai 7
Pegawai 8 0,75 0,75 0,75 0,5
Pegawai 9 0,75 0,75 0,75 0,5
Pegawai I0 0,5 0,75 0,75 0,5
Pegawai I1 0,75 0,75 0,75 0,75
Pegawai I2 0,75 0,75 0,75 1
Sumber : Data olahan (2017)
0,75
0,75
0,75
0,75
0,5
1
0,75
0,75
1
0,75
0,5
0,75
0,75
0,75
0,75
0,75
0,5
0,75
1
0,75
0,75
0,75
0,5
0,5
0,75
0,75
1
0,75
1
0,75
0,75
0,75
0,75
0,75
0,5
0,75
0,75
0,75
0,75
0,75
0,75
1
0,75
0,75
1
0,75
0,75
0,5
Dari hasil perhitungan matrik X, selanjutnya
dilakukan proses normalisasi matrik keputusan
sebagai berikut :
Tabel III.10. Matrik X
Tabel III.7. Kriteria Inovasi
Inovasi
Bobot
Variabel
(C7)
Kriteria
1
Kurang Baik
0,25
2
Cukup Baik
0,5
70
p-ISSN: 2442-2436, e-ISSN: 2550-0120
Jurnal Teknik Komputer
Vol 4, No. 1, Februari 2018
= 1,4925
Sumber : Data olahan (2017)
V2 = (0,15 x 0,75) + (0,20 x 0,75) + (0,10 x 0,666)
+ (0,18 x 0,5) + (0,14 x 0,75) + (0,12 x 0,75)
+ (0,7x0,75) + (0,4 x 0,75)
= 0,1125 + 0,15 + 0,0666 + 0,09 + 0,105 +
0,09 + 0,525 +0,3
= 1,4391
c.
Matrix Ternormalisasi R
Menentukan matrix R dengan rumus sebagai
berikut :
Xij
Rij =
V3 = (0,15 x 0,75) + (0,20 x 0,75) + (0,10 x 1 )
+ (0,18 x 0,75) + (0,14 x 0,75) + (0,12
x 0,75) + (0,7 x 1) + (0,4 x 0,75)
= 0,1125 + 0,15 + 0,1 + 0,135 + 0,105 +
0,09 + 0,07 +0,3
= 1,6925
Max xij
Sumber : (Nofriansyah, 2014)
Dari perhitungan diatas diperoleh matrix R sebagai
berikut :
Tabel III.11. Ternormalisasi R
V4 = (0,15 x 0,75) + (0,20 x 0,75) + (0,10 x 1)
+ (0,18 x 0,75) + (0,14 x 0,75) + (0,12
x 0,75) + (0,7 x 0,75) + (0,4 x 0,75)
= 0,1125 + 0,15 + 0,1 + 0,135 + 0,105 +
0,09 + 0,525 +0,3
= 1,5175
V5 = (0,15 x 0,75) + (0,20 x 1) + (0,10 x 1) +
(0,18 x 0,5) + (0,14 x 0,5) + (0,12 x
0,5) + (0,7 x 1 ) + (0,4 x0,75)
= 0,1125 + 0,2 + 0,1 + 0,09 + 0,07 + 0,06
+ 0,7 +0,3
= 1,6325
V6 = (0,15 x 0,75) + (0,20 x 1) + (0,10 x 1) +
(0,18 x 0,75) + (0,14 x 1 ) + (0,12 x
0,75) + (0,7 x 0,75 ) +(0,4 x 1)
= 0,1125 + 0,2 + 0,1 + 0,135 + 0,14 + 0,09
+ 0,525 +0,4
= 1,7025
Hasil dari normalisasi diatas selanjutnya dikalikan
dengan bobot kriteria sesuai
d.
Menentukan Hasil Nilai
Untuk mencari hasil nilai dari masingmasing guru menggunakan rumus sebagai berikut :
Sumber : (Nofriansyah, 2014)
Menentukan nilai V1 sampai dengan V8 adalah
sebagai berikut :
V1 = (0,15 x 0,75) + (0,20 x 0,75) + (0,10 x 0,75)
+ (0,18 x 0,75) + (0,14 x 0,75) + (0,12 x 0,75)
+ (0,7 x 0,75 )+ (0,4 x 0,75)
= 0,1125 + 0,15 + 0,075 + 0,135 + 0,105 +
0,09 + 0,525 +0,3
p-ISSN: 2442-2436, e-ISSN: 2550-0120
V7 = (0,15 x 1) + (0,20 x 0,75) + (0,10 x 1) +
(0,18 x 1) + (0,14 x 0,75) + (0,12 x 1 )
+ (0,7 x 0,75 ) + (0,4 x0,75)
= 0,15 + 0,15 + 0,1 + 0,18 + 0,105 + 0,12 +
0,525 +0,3
= 1,63
V8 = (0,15 x 0,75) + (0,20 x 0,75) + (0,10 x 1)
+ (0,18 x 0,5) + (0,14 x 0,75) + (0,12 x
0,75) + (0,7 x 0,75) + (0,4 x 0,75)
= 0,1125 + 0,15 + 0,1 + 0,09 + 0,105 +
0,09 + 0,525 +0,3
= 1,4725
V9 = (0,15 x 0,75) + (0,20 x 0,75) + (0,10 x 1)
+ (0,18 x 0,5) + (0,14 x 1) + (0,12 x
0,75) + (0,7 x 0,75) + (0,4 x 1)
= 0,1125 + 0,15 + 0,1 + 0,09 + 0,14 + 0,09
+ 0,525 +0,4
= 1,6075
71
Jurnal Teknik Komputer
Vol 4, No. 1, Februari 2018
V10 = (0,15 x 0,75) + (0,20 x 0,75) + (0,10 x
1 )+ (0,18 x 0,5) + (0,14 x 0,75) +
(0,12 x 0,75) + (0,7 x 0,75) +(0,4 x
0,75 )
= 0,1125 + 0,15 + 0,1 + 0,09 + 0,105 +
0,09 + 0,525 +0,3
= 1,4725
User
User
Password
Nama User
Jabatan User
Golongan User
V11 = (0,15 x 0,75) + (0,20 x 0,75) + (0,10 x
1) + (0,18 x 0,75) + (0,14 x 0,5) +
(0,12 x 0,5) + (0,7 x 0,5) + (0,4 x 0,75)
= 0,1125 + 0,15 + 0,1 + 0,09 + 0,07 +
0,06 + 0,35 +0,3
= 1,2775
Pegawai
NIP
Nama
Tempat Lahir
Tanggal Lahir
Jabatan
Golongan
Pendidikan
Masa Kerja
Alamat
No.Telp
V12 = (0,15 x 0,75) + (0,20 x 0,75) + (0,10 x
1) + (0,18 x 1) + (0,14 x 0,75) + (0,12
x 0,5) + (0,7 x 0,75) + (0,4 x 0,5 )
= 0,1125 + 0,15 + 0,1 + 0,08 + 0,105 +
0,06 + 0,525 +0,2
= 1,4325
Setelah dilakukan perhitungan pada data, maka
didapatkan hasil seperti pada tabel dibawah
ini. Hasil penelitian dengan metode SAW
(Simple Additive Weighting) dapat disimpulkan
bahwa Pegawai 6 berhak menjadi pegawai
berprestasi di KPU Kabupaten Bogor dengan
hasil nilai 1,7025. Dari hasil perhitungan diatas
maka dapat dibuat tabel nilai sebagai berikut :
Penilaian
IDPenilaian
NIP
User
Kualitas Kerja
Integritas
Komitmen
Disiplin
Kerjasama
Kepemimpinan
Inovasi
Komunikasi.
Gambar IV
Desain Database
2).
Desain Interface
Tabel III.12. Hasil Penentuan rangking
No
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
e.
1).
72
Altenatif
Pegawai 6
Pegawai 3
Pegawai 5
Pegawai 7
Pegawai 9
Pegawai 4
Pegawai 1
Pegawai 8
Pegawai 10
Pegawai 2
Pegawai 12
Pegawai 11
Nilai
1,7025
1,6925
1,6325
1,63
1,6075
1,5175
1,4925
1,4725
1,4725
1,4391
1,4325
1,2775
Gambar V
Desain Interface User Login
Rancangan Sistem Informasi
Desain database
Berikut ini adalah desain database untuk
memabangun sistem informasi sistem
pendukung keputusan pemilihan Pegawai
berprestasi di Komisi Pemilihan Umum
Kabupaten Bogor
p-ISSN: 2442-2436, e-ISSN: 2550-0120
Jurnal Teknik Komputer
Vol 4, No. 1, Februari 2018
IV.
KESIMPULAN
Berdasarkan penelitian sistem pendukung
keputusan pemilihan Pegawai berprestasi dengan
metode Simple Additive Weighting (SAW), maka
penulis dapat menarik kesimpulan bahwa :
1. Sistem Pendukung Keputusan ini dibangun
utuk membantu dalam pemilihan Pegawai
berprestasi di Komsi Pemilihan Umum
Kabupaten Bogor dengan menggunakan
metode yaitu metode Simple Additive
Weighting (SAW) yang dapat mempercepat
proses menentukan pemilihan Pegawai
berprestasi dengan perhitungan yang akurat
2. Hasil penelitian dari metode Simple Additive
Weighting (SAW) yang telah diperhitungkan
dapat disimpulkan bahwa karyawan terbaik
diberikan kepada pegawai dengan hasil nilai
1,7025.
REFERENSI
Gambar VI
Desain Interface Transaksi
Arief, M. (2011). Pemrograman Web Dinamis
menggunakan PHP dan MySQL.
Yogyakarta: Andi Publisher.
Hartono, B. (2013). Sistem Informasi Manajement
Berbasis Komputer. Jakarta: Rineka Cipta.
Nofriansyah, D. (2014). Konsep Data Mining VS
Sistem Pendukung Keputusan.
Yogyakarta: Deepublish .
Sibero, A. (2011). Kitab Suci Web Programming.
Yogyakarta: Mediakom.
Gambar VII
Desain Interface Laporan
PROFIL PENULIS
Yesni Malau. Tahun 2007 Lulus dari Program
Strata Satu (S1) Program Studi Sistem Informasi
STMIK Nusa Mandiri. Tahun 2010, Lulus dari
Program Strata Dua (S2) Program Studi Ilmu
p-ISSN: 2442-2436, e-ISSN: 2550-0120
Yeni , K., & Anamisa, D. R. (2011). Pemrograman
Basis Data Berbasis Web Menggunakan
PHP & MySQL. Yogyakarta: Graha Ilmu.
Komputer Pasca Sarjana STMIK Nusa Mandiri.
Memiliki Jabatan Fungsional Akademik Asisten
Ahli ASM BSI Jakarta, Saat ini aktif menulis di
berberapa jurnal dan seminar serta bekerja sebagai
Dosen di Akademi Sekretari dan Manajemen Bina
Sarana Informatika di Jakarta.
73